Sobre la capacidad de emulación de procesos temporales estocásticos por parte de Redes Generativas Adversarias (GANs)

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dc.contributor.MentorBasaluzzo, Gabriel
dc.creator.AutorSanguedolce Angelini, Juan Ignacio
dc.creator.AutorRicci, Mateo
dc.date.accessioned2024-12-18T17:56:07Z
dc.date.available2024-12-18T17:56:07Z
dc.date.issued2024-10
dc.descriptionFil: Sanguedolce Angelini, Juan Ignacio. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina.
dc.descriptionFil: Ricci, Mateo. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina.
dc.description.abstractEste estudio investiga la capacidad de las QuantGANs (Redes Generativas Antagónicas para Finanzas Cuantitativas) para replicar las propiedades distribucionales de series temporales financieras generadas por modelos estocásticos, específicamente el Movimiento Browniano Geométrico (GBM). Utilizando un enfoque experimental controlado, se generaron datos sintéticos de series temporales a partir del modelo GBM, y se entrenaron QuantGANs para intentar reproducir estas series. La evaluación se realizó mediante pruebas de Kolmogorov- Smirnov (KS) y un análisis de permutación, comparando las funciones de distribución acumulada empíricas (ECDF) de los datos generados con los originales. Los resultados indican que las QuantGANs parecen no ser capaces de capturar de forma certera y total las propiedades estadísticas subyacentes a los procesos generadores de precios. Consecuentemente, estas limitaciones en la replicación distribucional cuestionan la aplicabilidad de las QuantGANs en la modelización financiera sin un ajuste considerable en su arquitectura.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://repositorio.udesa.edu.ar/handle/10908/24439
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de San Andrés. Escuela de Negocios
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.titleSobre la capacidad de emulación de procesos temporales estocásticos por parte de Redes Generativas Adversarias (GANs)
dc.typeTesis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de grado
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/updatedVersion
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[P][W] T.L. Fin. Sanguedolce Angelini, Juan Ignacio y Ricci, Mateo.pdf
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